随着深度卷积神经网络（CNNs）的发展，更引人注目的网络拓扑结构被应用于图像分类和目标检测任务领域。当将神经网络扩展到多个卷积层时，它表现出增强学习特征表示的显著能力。然而，它导致堆叠更多的深度卷积对应方法，并且需要消耗大量的内存和计算资源，这是构建深度CNN的主要缺点。作为一种替代方式，注意力机制方法由于其灵活的结构特征，不仅加强了对更具鉴别性的特征表示的学习，而且可以很容易地插入到神经网络的主干架构中。因此，注意力机制引起了计算机视觉研究界的极大兴趣。
本小节主要介绍 PyTorch 中的基本数据类型，先来看看 Python 和 PyTorch 中基本数据类型的对比。
torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集，其中输入张量、指定维度和指定索引号就是 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数的三个关键参数，函数参数有：
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来， 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。
到目前为止，我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在 PyTorch 中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题，使用了一个只有一个输入和一个输出的线性模型。这样一个简单的例子使我们能够剖析一个学习模型的机制，而不会过于分散注意力于模型本身的实现。正如我们在第五章概述图中看到的，图 5.2（这里重复为图 6.1），了解训练模型的高级过程并不需要模型的确切细节。通过将错误反向传播到参数，然后通过对损失的梯度更新这些参数，无论底层模型是什么，这个过程都是相同的。
Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者 List 列表容器，再转换到 Tensor 类型。（为了方便描述，后面将 Numpy Array 数组称为数组，将 Python List 列表称为列表。）
【新智元导读】PyTorch 发布了最新版，API 有一些变动，增加了一系列新的特征，多项运算或加载速度提升，而且修改了大量bug。官方文档也提供了一些示例。 API 改变 torch.range 已被弃用，取代的是 torch.arange，这与 numpy 和 python 范围一致。 在稀疏张量上，contiguous 被重命名为 coalesce，coalesce 已经不合适。（注意 Sparse API 仍然是实验性而且在演变中，所以我们不提供向后兼容性）。 新的特征 新的层和函数 torch.t
导语：今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍，另外，小编Tom邀请你一起搞事情！，源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下： 1. 深度神经网络分类器（DNN Classifier） 2. 深度神经网络回归量（DNN Regressor） 3. 线性分类器（Linear Classifier） 4. 线性回归量（Linea rRegressor） 5. 深度神经网络线性组合分类器（DNN L
模型训练过程中涉及到的参数主要包含两大类，model data 和 non-model data，具体表示如下：
原标题：CNN Output Size Formula - Bonus Neural Network Debugging Session
之前讲过了如何用tensorflow构建数据集，然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型。
这次本来准备写拆分注意力网络ResNeSt（ResNet的升级版），不过发现这涉及的基础比较多，所以先写一写它之前的一些相关的网络，SENet就是其中一个。
斯蒂文查了查 2019 年 1 月 3 日平安银行 (000001.XSHE) 的收盘价，发现是 9.28，他默默将这个单数字存到 X0 里。
您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗？众所周知，机器学习需要大量数据，而收集和注释数据需要时间且成本高昂。
a1与a2之间可以进行加减乘除，b1与b2可以进行逐元素的加减乘除以及点积运算，c1与c2之间可以进行逐元素的加减乘除以及矩阵相乘运算(矩阵相乘必须满足维度的对应关系)，而a与b，或者b与c之间不能进行逐元素的加减乘除运算，原因是他们的维度不匹配。而在NumPy中，通过广播可以完成这项操作。
Facebook刚刚发布了PyTorch v1.3，其中包含了一些最期待的功能。最具吸引力的三个是：
百度视觉技术部联合PaddlePaddle团队近期开源了用于视频分类的StNet框架。StNet框架为ActivityNetKinetics Challenge 2018中夺冠的网络框架。本次开源了基于ResNet50实现的StNet模型。该模型提出“super-image"的概念，在super-image上进行2D卷积，建模视频中局部时空相关性。另外通过temporal modeling block建模视频的全局时空依赖，最后用一个temporalXception block对抽取的特征序列进行长时序建模。该框架在动作识别方面优于一些最先进的方法，可以在识别精度和模型复杂性之间取得令人满意的平衡。
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/
欢迎来到本书的第一部分。在这里，我们将与 PyTorch 迈出第一步，获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。
切片其实也是索引操作，所以切片经常被称为切片索引，为了更方便叙述，本文将切片称为切片索引。索引和切片操作可以帮助我们快速提取张量中的部分数据。
PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包，她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍
深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式)。
在深度学习中，注意力机制（Attention Mechanism）被广泛应用于各种任务，如自然语言处理、计算机视觉等。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，方便我们实现和使用注意力模型。在本篇技术博客中，我们将介绍PyTorch中的注意力机制及其使用方法。
神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值，然后进行不断优化，也叫训练，每一次优化叫作一次训练过程
选自Medium 作者：Ayoosh Kathuria 机器之心编译 目标检测是深度学习近期发展过程中受益最多的领域。随着技术的进步，人们已经开发出了很多用于目标检测的算法，包括 YOLO、SSD、Mask RCNN 和 RetinaNet。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。该教程一共有五个部分，本文包含其中的前三部分。 在过去几个月中，我一直在实验室中研究提升目标检测的方法。在这之中我获得的最大启发就是意识到：学习目标检测的最佳方
目标检测是深度学习近期发展过程中受益最多的领域。随着技术的进步，人们已经开发出了很多用于目标检测的算法，包括 YOLO、SSD、Mask RCNN 和 RetinaNet。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。该教程一共有五个部分，本文包含其中的前三部分。
在过去几个月中，我一直在实验室中研究提升目标检测的方法。在这之中我获得的最大启发就是意识到：学习目标检测的最佳方法就是自己动手实现这些算法，而这正是本教程引导你去做的。
交换维度顾名思义就是交换不同的维度，线性代数中矩阵的转置操作可以看成是交换第 0 个和第 1 个维度。比如下图形状为 (3, 4) 的矩阵。
卷积神经网络(Convolution Neural Network)是深度学习领域中的一种特征提取工具。相较于传统的全连接神经网络(Fully-Connected Neural Network)，卷积神经网络具有局部连接(local connectivity) 和 参数共享(parameter sharing)的优势，在减少了参数的情况下提高了特征提取的能力，因此被广泛使用。本文从PyTorch官方文档中关于torch.nn.conv2d的内容出发来解释多通道卷积的概念.
本章开始了一段旅程，我们将深入研究我们在前几章中使用的模型的内部。我们将涵盖许多我们以前见过的相同内容，但这一次我们将更加密切地关注实现细节，而不那么密切地关注事物为什么是这样的实际问题。
前面已经介绍了 index_select 和 mask_select 两个选择函数，这两个函数通过一定的索引规则从输入张量中筛选出满足条件的元素值，只不过 index_select 函数使用索引 index 的索引规则，而 mask_select 函数使用布尔掩码 mask 的索引规则。
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/about_layer/，链接异常请阅读原文查看 常用层对应于core模块，core内部定义了一系列常用的网络层，包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”，请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型，我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models import Modelfrom keras.layers imp
前文介绍了根据传入参数的张量维度决定其实现功能的 torch.matmul 函数。torch.matmul 函数功能强大，虽然可以使用其重载的运算符 @，但是使用起来比较麻烦，并且在实际使用场景中，常用的矩阵乘积运算就那么几种。为了方便使用这些常用的矩阵乘积运算，PyTorch 提供了一些更为方便的函数。
近年来，卷积神经网络热度很高，在短时间内，这类网络成为了一种颠覆性技术，打破了从文本、视频到语音多个领域的大量最先进的算法，远远超出其最初在图像处理的应用范围。
介绍 || 张量 || 自动微分 || 构建模型 || TensorBoard 支持 || 训练模型 || 模型理解
在 PyTorch 中 torch.nn 专门用于实现神经网络。其中 nn.Module 包含了网络层的搭建，以及一个方法-- forward(input) ，并返回网络的输出 outptu .
本文将介绍如何使用卷积操作实现因子分解机器。卷积网络因其局部性和权值共享的归纳偏差而在计算机视觉领域获得了广泛的成功和应用。卷积网络可以用来捕获形状的堆叠分类特征(B, num_cat, embedding_size)和形状的堆叠特征(B, num_features, embedding_size)之间的特征交互。
它们的主要作用是让模型的中间层的输入分布稳定在合适的范围，加快模型训练过程的收敛速度，并提升模型对输入变动的抗干扰能力。
在本系列的最后几篇文章中，我们已经开始构建CNN，我们做了一些工作来理解我们在网络构造函数中定义的层。
‘th’模式下，为形如（samples，channels, rows，cols）的4D张量
相信大家经过之前几篇文章的学习，已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识，那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】时间序列分析在现实世界中的应用非常广泛，覆盖气象、工业、医疗等众多领域。近期，清华大学软件学院机器学习实验室提出了时序基础模型TimesNet，在长时、短时预测、缺失值填补、异常检测、分类五大任务上实现了全面领先。 实现任务通用是深度学习基础模型研究的核心问题，也是近期大模型方向的主要关注点之一。 然而，在时间序列领域，各类分析任务的差别较大，既有需要细粒度建模的预测任务，也有需要提取高层语义信息的分类任务。如何构建统一的深度基础模型高效地完
【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的PyTorch小试牛刀。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
torch.matmul(input, other, out = None) 函数对 input 和 other 两个张量进行矩阵相乘。torch.matmul 函数根据传入参数的张量维度有很多重载函数。为了方便后续的介绍，将传入 input 参数中的张量命名为 a，而传入 other 参数的张量命名为 b。
人工神经网络模型得名于这样一个事实，即所拟合的数学模型的形式受到大脑中神经元的连接性和行为的启发，最初设计用于学习大脑的功能。然而，数据科学中常用的神经网络已不再被视为大脑的模型，而是可以在某些应用中提供最先进性能的机器学习模型。近几十年来，由于深度神经网络的架构和训练的快速发展，人们对神经网络模型的兴趣与日俱增。在本节中，我们将介绍基本的神经网络，以及在生物学研究中广泛使用的各种神经网络。其中一些如图4所示。
本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络，是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上，并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整，详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单，即使你这方面的背景知识不太充足。至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节点图就是有帮助的，你可以基于前向和反向传
选自GitHub 机器之心编译 参与：路 本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络，是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上，并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整，详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单，即使你这方面的背景知识不太充足。至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节
48.构造一个transform，将三通道(0,1)区间的数据转换成(-1,1)的数据
正态分布（Normal Distribution）和均匀分布（Uniform Distribution）是最常见的分布之一，创建采样自这 2 个分布的张量非常有用，「比如在卷积神经网络中，卷积核张量
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